解決pytorch 交叉熵損失輸出為負數的問題

阿新 • • 發佈：2020-07-08

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解決pytorch 交叉熵損失輸出為負數的問題

網路訓練中，loss曲線非常奇怪交叉熵怎麼會有負數。經過排查，交叉熵不是有個負對數嗎，當網路輸出的概率是0-1時，正數。可當網路輸出大於1的數，就有可能變成負數。

pytorch中交叉熵損失(nn.CrossEntropyLoss())的計算過程詳解

公式首先需要了解CrossEntropyLoss的計算過程，交叉熵的函式是這樣的：其中，其中yi表示真實的分類結果。這裡只給出公式，關於CrossEntropyLoss的其他詳細細節請參照其他博文。

PyTorch的SoftMax交叉熵損失和梯度用法

在PyTorch中可以方便的驗證SoftMax交叉熵損失和對輸入梯度的計算關於softmax_cross_entropy求導的過程,可以參考HERE

語義分割單通道和多通道輸出交叉熵損失函式的計算問題

摘要本文驗證了語義分割任務下，單通道輸出和多通道輸出時，使用交叉熵計算損失值的細節問題。對比驗證了使用簡單的函式和自帶損失函式的結果，通過驗證，進一步加強了對交叉熵的理解。

PyTorch基礎——torch.nn.CrossEntropyLoss交叉熵損失

技術標籤：PyTorch交叉熵損失本文只考慮基本情況，未考慮加權。 torch.nnCrossEntropyLosss使用的公式

PyTorch筆記--交叉熵損失函式實現

交叉熵（cross entropy）：用於度量兩個概率分佈間的差異資訊。交叉熵越小，代表這兩個分佈越接近。

softmax迴歸——原理、one-hot編碼、結構和運算、交叉熵損失、PyTorch實現

1. softmax迴歸是分類問題　　迴歸（Regression）是用於預測某個值為“多少”的問題，如房屋的價格、患者住院的天數等。

為什麼分類問題用交叉熵損失，而不用均方誤差損失

1.損失函式角度對一個多分類問題，我們一般用onehot編碼來表示label，比如貓、老虎、狗的3分類問題，label為[ 1 , 0 , 0 ] ，交叉熵損失只於當前類別有關，與其它類別無關，

Pytorch Tensor 輸出為txt和mat格式方式

假設result1為tensor格式，首先將其化為array格式（注意只變成numpy還不行），之後存為txt和mat格式

file-loader打包圖片檔案時路徑錯誤輸出為[object-module]的解決方法

最近在學習使用webpack4.0自己搭建vue腳手架，在搭建過程中，踩了許多坑，使用file-loader打包圖片檔案時就遇到了以下的問題。

交叉熵 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函式

參考連結: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/103775032

資訊量、資訊熵、交叉熵、KL散度以及交叉損失函式的關係與理解

記事件 p p p,在各個狀態下 x i x_i xi 的概率為 p ( x i ) p(x_i) p(xi) 。(假設共n個狀態） 1、資訊量：概率越大資訊量越小。

pytorch（十五）：交叉熵和softmax

一、交叉熵和softmax 交叉熵已經包括了softmax 二、理解 1、兩者的相同之處： nn.Xxx和nn.functional.xxx的實際功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是進行卷積，nn.Dropout 和nn.functional.dro

踩坑系列《十三》解決時間戳long轉換int溢位（即轉換值為負數）

最近業務需求，需要使用到 int 型別的時間戳，所以在使用時間戳的時候，由於java自帶的 System.currentTimeMillis() 返回的型別是long，強行轉換一波的話，是會出現資料溢位的情況。

損失函式：交叉熵

損失函式：交叉熵交叉熵用於比較兩個不同概率模型之間的距離。資訊量資訊量用來衡量事件的不確定性，即該事件從不確定轉為確定時的難度有多大。

JS輸出為[object Object] 如何解決

JS輸出為[object Object] 如何解決 [object Object] 直接轉成json 二行js程式碼搞定 var str = Java.use(\'java.lang.String\')console.log(\'\\nstr\\n\', str.$new(args1))

解決Pytorch訓練過程中loss不下降的問題

在使用Pytorch進行神經網路訓練時，有時會遇到訓練學習率不下降的問題。出現這種問題的可能原因有很多，包括學習率過小，資料沒有進行Normalization等。不過除了這些常規的原因，還有一種難以發現的原因：在計算loss

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在伺服器上訓練的網路放到本地臺式機進行infer，結果出現報錯： AssertionError: Invalid device id

解決Pytorch 載入訓練好的模型遇到的error問題

這是一個非常愚蠢的錯誤 debug的時候要好好看error資訊提醒自己切記好好對待error！切記！切記！

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最近在學pytorch,在使用資料分批訓練時在匯入資料是使用了 DataLoader 在引數 num_workers的設定上使程式出現執行沒有任何響應的結果，看看程式碼

解決pytorch 交叉熵損失輸出為負數的問題

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